adobe flex videotraining 视频教程（英语技术两不误）

最新推荐文章于 2013-03-20 16:23:55 发布
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#Flex #Adobe

博客提供了Adobe Flex视频培训的相关链接，即http://www.adobe.com/devnet/flex/videotraining/ ，为对Adobe Flex感兴趣的人提供了学习资源途径。
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张淑程 专栏
04-17 154
http://www.riameeting.com/riavideo   一周学会 Flex 应用开发 http://www.adobe.com/cn/devnet/flex/videotraining/
关于flex的资料
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Love Cafe, Love Java
08-12 177
值得阅读的书籍： 1. 《Flex3权威指南》 [美] Jeff Tapper, Michael Labriola, Matthew Boles, James Talbot 著  中文翻译版 人民邮电出版社 （已有电子版、源码） ——Adobe官方教程，基本上涵盖了Flex3开发的各个方面，通过一个具体的购物车例子逐步展开各个章节。     2. ...
flex资源
happmaoo的专栏
03-15 113
一 网站 1 在线图片处理工具网站http://www.flauntr.com/ 。 2 官方网站的例子 http://examples.adobe.com/flex3/componentexplorer/explorer.html 3 官方AS3学习资料网站 http://www.adobe.com/devnet/actionscript/ ...
Flex Explorer大全，学习Flex必须知道的网站
90之幻
10-28 616
1.    Flex 官方视频教程 http://www.adobe.com/cn/devnet/flex/videotraining/ 2.    Flex3在线实例      Adobe Flex 3 Component Explorer         http://examples.adobe.com/flex3/componentexplorer/explorer.html
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whuhw的专栏
03-20 4122
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关于 flex 的资料
uwjiaoxing的专栏
03-19 5664
转自：这个网站 ====Adobe官方==== Adobe : http://www.adobe.com/cn/ Adobe: Flex 4 beta in a Week : http://www.adobe.com/devnet/flex/videotraining/flex4beta/ Adobe Cookbooks : http://cookbooks.adobe.com
一周学习Flex应用开发视频教程（中文注释版）(转载文章，版权归原作者)
csf00000的博客
02-16 143
Flex,Flash,Flash Player,AIR概述 " + __flash__argumentsToXML(arguments,0) + "")); }" getplaylist="function () { ...
flex in a week,flex学习的好教程。
weixin_30564901的博客
04-16 108
http://www.adobe.com/devnet/flex/videotraining/视频的，不错，可以看看 转载于:https://www.cnblogs.com/hacker84/archive/2009/04/16/1437229.html
基于YOWOv2的实时视频动作检测系统实现（Python源码+预训练模型+UCF24数据集）
11-28
本项目基于YOWOv2架构开发，提供完整的视频动作识别解决方案，包含Python实现代码、预训练模型参数及训练流程。系统采用UCF24数据集进行验证，所有功能模块均通过严格测试，运行稳定性得到充分保障。 该资源主要面向计算机相关领域的在校师生及行业从业者，涵盖计算机科学、信息安全、数据科学、人工智能、通信工程、物联网等专业方向。项目设计兼顾教学价值与实践意义，既适合初学者系统掌握动作检测技术原理，也可作为毕业设计、课程实践、科研立项的参考案例。 对于具备编程基础的研究者，本系统支持深度定制开发，允许在现有架构上扩展功能模块或调整检测逻辑。项目文件解压后需注意：存储路径及文件夹名称应使用英文字符，避免因编码问题导致程序异常。技术交流可通过指定渠道进行。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
地方管理部门如何借助企业创新数智空间加速体系化核心优势？.docx
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat时序分析：研究区边界内首末影像提取与时间戳获取方法
11-28
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台对指定区域内的Landsat 9卫星影像进行时间序列分析。通过定义一个矩形地理区域（aoi），加载“LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA”地表反射率数据集，并筛选出覆盖该区域的所有影像。随后，通过对影像集合按时间排序，提取了时间序列中的第一幅和最后一幅影像，并获取其对应的时间戳信息，用于分析影像数据的时间跨度。整个过程展示了GEE中常用的空间筛选、时间排序与属性提取的基本操作方法。; 适合人群：具备基本遥感知识和JavaScript编程基础，从事地理信息系统（GIS）、环境监测、土地利用等相关领域的科研人员或技术人员； 使用场景及目标：①掌握在GEE中加载和筛选Landsat 9影像的方法；②学习如何提取影像集合的时间范围信息，为后续时序分析提供基础；③应用于区域生态环境变化、地表覆盖动态监测等研究； 阅读建议：建议结合GEE代码编辑器实际运行代码，理解每一步的操作逻辑，尤其是filterBounds、sort方法的使用以及ee.Date()对时间的处理方式，便于拓展到其他传感器数据或更大范围的研究区域。
模拟电子线路课设：Multisim压控函数发生器
11-28
本课设项目对压控函数发生器进行了深入研究，使用Multisim10.0仿真软件作为平台进行仿真操作。通过此项目，我们熟悉了Multisim10.0的基本使用方法，并掌握了压控函数发生器的设计要素。该发生器主要包括直流电压产生电路、极性变换电路、三角波产生电路、反馈控制信号产生电路、正弦波产生电路和增益连续可调电压放大电路。最终设计出的压控函数发生器能够输出方波、三角波、正弦波，输出波形的频率可通过输入电压调节，且具备输出电压放大功能。 设计要求 设计的压控函数发生器需能产生方波、三角波、正弦波三种波形。 根据设计指标和要求，详细分析各单元电路的设计过程，逐级设计单元电路，绘制单元电路原理图，分析主要元器件的选择依据。 设计各单元电路的实现、调试、测试方案，并记录实验数据。完成单元电路测试，分析测试数据和输入、输出波形是否满足设计要求。 根据系统设计框图逐级级联各单元电路。每增加一级电路，必须先测试并检验级联后的电路是否满足设计要求。若满足要求，方可继续级联下一级电路。 注意事项 请确保在仿真和设计过程中遵循所有实验室安全规范。 仔细阅读Multisim10.0的用户手册，以充分理解软件的各项功能和使用方法。
基于人工智能的生物过程优化.docx
11-28
基于人工智能行业解决方案，趋势分析
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）
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【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的无人车路径跟踪问题，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型，通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态，利用迭代学习机制不断提升控制性能，从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域，展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制；②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路；③作为科研复现与算法验证的学习资源，推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注神经网络与ILC的结合机制，并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比，以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
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【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了将强化学习算法（特别是Q-Learning）应用于自主水下航行器（AUV）控制系统的设计与优化。文中详细介绍了AUV的动力学建模、传统PID控制的局限性，并提出通过Q-Learning算法在线调整PID参数，实现自适应控制，提升系统在复杂海洋环境下的稳定性和响应性能。研究涵盖算法设计、仿真建模、控制效果对比分析等内容，展示了强化学习在智能水下机器人控制中的潜力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能控制、水下机器人、强化学习应用开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何将Q-Learning等强化学习方法融入经典PID控制器，实现自适应控制；②掌握AUV建模与仿真方法；③为智能海洋装备的自主控制算法研究提供可复现的技术路线和代码参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验，重点理解Q-Learning与PID参数整定的耦合机制，并尝试在不同工况下测试控制器性能，以深化对强化学习在实际控制问题中应用的理解。
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